Reallocating time between sleep, sedentary and active behaviours: Associations with obesity and health in Canadian adults.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) and sleep are positively associated with adults' health, while the association with sedentary behaviour (SED) is negative. Light-intensity physical activity (LPA) is emerging as an independent predictor of improved cardiovascular health. The health impacts of each of these factors have been examined in isolation, but interest has increased in associations between health and movement behaviours collectively. DATA AND METHODS: This analysis examines how reallocating time between movement behaviours is associated with obesity and with self-rated general and mental health. Data for 18- to 79-year-olds (n = 10,621) were collected from 2007 through 2015 as part of the Canadian Health Measures Survey. LPA, MVPA, and SED were measured using the Actical accelerometer. Body mass index (BMI) and waist circumference (WC) were directly measured. Sleep and general and mental health were self-reported. RESULTS: Reallocation of 30 minutes from SED, LPA or sleep to MVPA was associated with a lower BMI and smaller WC, particularly for older and overweight/obese individuals. Time reallocation from SED to LPA was associated with lower BMI and smaller WC in respondents who were aged 50 or older or who were overweight/obese. Time reallocated from SED to any other movement behaviour was associated with decreased odds of reporting poor/fair rather than excellent general health. Time reallocation from SED to LPA or to sleep, but not to MVPA, was associated with decreased odds of reporting poor/fair rather than excellent mental health. DISCUSSION: These findings confirm previous research indicating a strong association between MVPA and markers of obesity and health, particularly among older and overweight/obese individuals. This study also provides evidence that increasing LPA is an important health promotion message for these two subpopulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».